Biología

Secuencias genómicas procesadas en minutos, en vez de semanas

(NC&T) Desarrollada en el Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) del Departamento de Energía estadounidense, ScalaBLAST es una herramienta sofisticada de alineación de secuencias que divide el trabajo de analizar datos biológicos en bloques manejables, de modo que grandes conjuntos de datos pueden ser analizados simultáneamente en muchos procesadores. Esto permite que tareas de grandes dimensiones, como por ejemplo el análisis de un organismo, puedan completarse en un tiempo muchísimo más corto, del orden de minutos en lugar de semanas.

En el mundo de la computación sofisticada, los investigadores ensamblan sistemas compuestos de muchos procesadores. Por ejemplo, la supercomputadora del PNNL tiene 1.960 procesadores. Es, como resulta evidente, una máquina descomunal con gran cantidad de memoria y una notable capacidad para abordar problemas muy complejos. Sin embargo, sin modificaciones especiales, un software funcionando de modo convencional en ella no ofrece mucha más ayuda que la que provee un ordenador personal. Para llegar a responder preguntas biológicas complejas más rápido, el software del PNNL usa Global Arrays, una poderosa herramienta de programación que potencia el procesamiento en paralelo.

ScalaBLAST puede procesar en un tiempo extraordinariamente corto secuencias genómicas complejas, trabajo que es esencial para comprender los bloques de construcción del cromosoma. Los cromosomas representan el ADN total de un organismo, incluyendo sus genes. Cuando las secuencias genéticas son analizadas pueden proporcionar pistas para las enfermedades y sus posibles tratamientos.

Antes de ScalaBLAST, los investigadores necesitaban 10 días para analizar un organismo. Ahora, pueden analizar 13 organismos en nueve horas, centenares de veces más deprisa.

Procesamiento secuencias genómicas
ScalaBLAST mejora el rendimiento de BLAST, una herramienta de análisis de secuencias convencional. (Foto: PNNL)
El acceso a las porciones de secuencias del cromosoma, y su comprensión, permitirá a los investigadores entender la maquinaria celular del cuerpo y descubrir pistas para algunos tipos de cáncer, permitiendo también el desarrollo de fármacos o métodos de detección específicos para enfermedades particulares.

La capacidad de procesar grandes conjuntos de datos con esta herramienta informática también puede permitir entender mejor cómo ciertos microorganismos son capaces de procesar contaminantes tóxicos a través de procesos como el biosaneamiento.


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